近日，开普云集团全资子公司北京开普云信息科技有限公司与北京航空航天大学合作共建“北航—开普云人工智能新型基础设施联合实验室”。双方将发挥高校科研创新与企业工程实践的协同优势，聚焦国产算力适配、大模型推理引擎优化、KV Cache与长上下文优化、高通量推理服务等关键技术，联合开展技术研究、系统验证与成果应用，推动国产AI基础设施技术创新与产业化应用。
发挥双方优势 深化技术协同创新
北京航空航天大学在计算机科学、人工智能及系统优化等领域具有深厚的科研积累，是国内人工智能基础技术研究的重要力量。开普云则持续深耕AI基础设施关键技术，在国产及异构算力适配、大模型推理引擎优化、KV Cache管理、多级存储与存算协同优化等方面形成了较为系统的技术积累。
围绕大模型高效部署与推理加速，开普云持续开展异构计算调度、算子优化、KV Cache多级存储与动态管理、高并发推理服务等技术研发，并在超大规模模型部署、长上下文推理及推理资源利用效率优化等方面取得了一系列工程实践成果。相关技术已逐步融入开普云AI一体机、大模型推理平台等产品体系，为大模型在不同算力环境下的高效部署和规模化应用提供支撑。
联合实验室将在双方已有科研与工程积累基础上，推动高校前沿研究与企业产品研发深度融合，围绕国产算力环境下大模型高效推理的关键技术开展联合攻关，加快技术研究与工程应用衔接。
聚焦三大方向 联合攻关关键技术
一、国产算力大模型推理引擎优化
面向国产GPU/NPU等算力平台，开展大模型推理引擎适配、部署验证与性能分析，研究基于硬件感知的计算与调度优化方法，探索异构计算资源的高效利用和软硬件协同优化技术，形成推理引擎优化方案与核心软件模块，提升大模型在国产算力平台上的部署效率与运行性能。
二、KV Cache与长上下文推理优化
面向长文档处理、复杂任务推理及智能体多轮交互等需求，结合开普云在多级存储与存算协同方面的技术积累，研究KV Cache压缩存储、跨请求复用、动态调度及生命周期管理等关键技术，探索计算与存储资源协同优化方法，降低长上下文推理中的存储与数据访问开销，提升资源利用效率与推理性能。
三、高通量推理服务与系统验证
面向企业级大模型服务的高并发、低时延及稳定运行需求，开展推理服务系统性能调优、资源调度与稳定性优化，推动推理引擎、KV Cache管理与服务系统的协同优化。相关研究成果将结合开普云边缘计算一体机、大模型推理平台及行业智能体平台开展阶段性集成验证，探索高效推理技术在实际产品和业务场景中的应用。
推动成果转化 提升产品服务能力
通过推理引擎、KV Cache及服务系统的协同优化，相关研究有望进一步提升国产算力环境下大模型推理效率、并发服务能力与资源利用水平，为开普云AI一体机、算力服务及智能体平台的持续技术升级提供支撑，推动研究成果逐步转化为产品性能和服务效率优势。
此次共建联合实验室，是开普云强化AI基础设施核心技术能力的重要举措。未来，公司将依托产学研协同创新，持续推动核心技术研发与产品应用融合，进一步夯实全栈AI技术底座，提升AI基础设施业务的市场竞争力。
